Kafka Streams는 대용량의 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 분산처리 프레임워크입니다. 데이터의 신뢰성과 일관성을 보장하기 위해서는 데이터의 유효성을 검사하는 작업이 필요합니다. 이번 포스트에서는 Kafka Streams에서 데이터 유효성을 검사하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 유효성 검사란?

데이터 유효성 검사는 입력 데이터의 정합성과 일관성을 확인하는 과정을 말합니다. 잘못된 형식이나 누락된 데이터를 검출하여 데이터 품질을 보장하고 안정적인 데이터 처리를 위해 필수적입니다.

2. Kafka Streams에서 데이터 유효성 검사하기

Kafka Streams에서 데이터 유효성 검사는 두 가지 주요 단계로 이루어집니다.

2.1. Deserialization 단계에서의 검사

Kafka Streams에서는 Consumer로부터 입력된 데이터를 먼저 Deserialization하여 객체로 변환하는 단계가 있습니다. 이 단계에서 데이터의 유효성을 검사할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터의 형식이 올바른지 확인하거나 필수 필드가 존재하는지 검사할 수 있습니다.

아래는 JSON 형식의 데이터를 Deserialization하고 필수 필드인 name이 존재하는지 검사하는 예시 코드입니다.

public class MyDataDeserializer implements Deserializer<MyData> {
    
    @Override
    public MyData deserialize(String topic, byte[] data) {
        ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();
        try {
            MyData myData = objectMapper.readValue(data, MyData.class);
            // name 필드가 존재하지 않으면 예외 발생
            if (myData.getName() == null) {
                throw new InvalidDataException("Name is required");
            }
            return myData;
        } catch (IOException e) {
            throw new SerializationException("Failed to deserialize data", e);
        }
    }
    
    // ...
}

2.2. Stream Processing 단계에서의 검사

Kafka Streams에서는 Stream Processing을 통해 데이터를 변환하고 처리하는 단계가 있습니다. 이 단계에서도 데이터의 유효성을 검사할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 조건을 만족하지 않는 데이터를 걸러내거나 데이터를 수정하여 일관성을 유지할 수 있습니다.

아래는 Stream Processing 단계에서 데이터의 값을 검사하고 필터링하는 예시 코드입니다.

KStream<String, MyData> stream = builder.stream("input-topic");
stream.filter((key, value) -> value.getQuantity() > 0)
      .to("output-topic");

위 예시 코드에서는 quantity 필드의 값이 0보다 큰 데이터만을 output-topic으로 전달하고, 나머지 데이터는 걸러냅니다.

3. 결론

Kafka Streams에서 데이터의 유효성을 검사하는 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터의 유효성을 검사함으로써 데이터 품질을 보장하고 안정적인 데이터 처리를 할 수 있습니다. 개발자는 Deserialization 단계와 Stream Processing 단계에서 각각의 유효성 검사 로직을 구현하여 적절하게 데이터를 처리할 수 있도록 해야 합니다.

더 자세한 내용은 Kafka Streams 문서를 참고하시기 바랍니다.